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普林斯顿、字节跳动等联合发布首个多模态扩散大语言模型 MMaDA

普林斯顿大学、字节跳动 Seed、北大和清华等研究团队合作提出了多模态扩散大语言模型MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models),作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型,MMaDA 通过三项核心技术突破,成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。 该模型旨在实现跨文本和图像领域的深度思考和通用能力,并在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等任务上展现超越现有模型(包括GPT-4、Gemini、SDXL)的表现。 论文标题:MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models 论文链接:https://arxiv.org/abs/2505.15809 代码仓库:https://github.com/Gen-Verse/MMaDA 模型地址:https://huggingface.co/Gen-Verse/MMaDA-8B-Base Demo 地址:https://huggingface.co/spaces/Gen-Verse/MMaDA MMaDA的核心创新包括:采用统一扩散...

Anthropic 首席执行官:AI 模型产生的幻觉比人类少

Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 在日前举行的 Anthropic 首届开发者活动 Code with Claude 的新闻发布会上发布观点称,当今的 AI 模型产生幻觉的比例要低于人类。他还表示,AI 幻觉不会限制 Anthropic 走向 AGI。 Amodei 在回答科技媒体 TechCrunch 的问题时表示,“这实际上取决于你如何衡量它,我怀疑 AI 模型产生的幻觉可能比人类少,但它们产生幻觉的方式更令人惊讶。” Anthropic 的首席执行官是业内对 AI 模型实现 AGI 前景最为看好的领导者之一。Amodei 在他去年撰写的一篇论文中表示,他相信 AGI 最早可能在 2026 年实现。在这场新闻发布会上,这位 Anthropic 的首席执行官表示,他看到这一目标的稳步推进,并指出“到处都在水涨船高”。 “大家都在寻找(AI)能做什么的硬性障碍。但根本找不到。根本就没有这种东西。” 其他一些 AI 领袖则认为,幻觉是实现 AGI 的一大障碍。本周早些时候,谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 表示,目前的 AI 模型存...

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